基本信息

        

                            孙    剑

              教授、优青、中组部“青拔”

              数学与统计学院 院长助理

    

      办公室:理科楼307

      电子邮件:jiansun@xjtu.edu.cn

       Home page: http://jiansun.gr.xjtu.edu.cn

获奖与荣誉称号

  • 万人计划“青年拔尖人才计划”(2017)
  • 自然科学基金委“优秀青年基金”(2016)
  • 中国工业与应用数学学会"优秀青年学者奖"(2015)
  • 西安交通大学“青年拔尖人才支持计划”(2015)
  • 教育部“新世纪优秀人才支持计划”(2012)
  • 陕西省数学学会青年教师“优秀论文奖”一等奖(2012)
学术组织

 
  • ACM, IEEE, CSIAM,CCF会员
  • 中国计算机学会计算机视觉专委会委员
  • 中国图象图形处理学会机器视觉专委会委员
  • 陕西省医学会数字医学分委会委员
  • 中国肿瘤人工智能专业委员会委员
 
 

 

站点计数器
研究方向、招生与招聘

要从事人工智能领域中视觉信息处理的数学模型与算法研究目前的主要研究方向包括:

  • 基础学习算法研究(2010-至今) (1) 长期从事模型(MRF, 正则化模型等)与学习(判别式学习、深度学习)相结合研究、模型与数据双驱动深度学习(模型驱动深度学习)研究;(2)学会优化、领域自适应方法研究
  • 图像与医疗影像分析(2007至今):图像处理与分析 (恢复与识别)、医学影像重建与识别(2014年起)
  • 非欧流形与3D视觉学习(2016年至今):3D点云、图结构与非欧式流形上的深度学习方法

上述方向属于数学与人工智能的交叉研究领域欢迎有报考硕士/博士研究生及申请博士后意向的学生通过邮件发送简历联系。详细信息请见:http://gr.xjtu.edu.cn/web/jiansun/research_group.

教育、工作经历与学术服务

  • 2012/01 - 至今, 西安交通大学数学与统计学院,副教授(2012)、博士生导师(2015)、教授(2017)
  • 2012/09 - 2014/08, 法国国家信息与自动化研究院/巴黎高等师范学院(导师:Jean Ponce教授),博士后
  • 2009/07 - 2011/12, 西安交通大学,理学院,讲师
  • 2009/08 - 2010/04,美国中佛罗里达大学,计算机学院(导师:Marshall Tappen教授),博士后
  • 2005/11 - 2008/03,微软亚洲研究院,视觉计算组(导师:Jian Sun博士),"明日之星"项目学生
  • 2003/09 - 2009/06,西安交通大学,应用数学专业  博士学位(导师:徐宗本院士)
  • 1999/09 - 2003/07,电子科技大学,应用数学学院,学士学位

短期学术访问:

  • 2018/02 - 2018/02,  纽约大学数据科学中心/Courant研究所
  • 2018/01 - 2018/02,  约翰霍普金斯大学IACL医学影像实验室
  • 2017/03 - 2017/03,  香港浸会大学数学系
  • 2016/06 - 2016/06,  法国INRIA-Willow组

学术服务:

  •      Associate Editor, International Journal of Computer Vision (IJCV)
  •      Area Chair, European Conference on Computer Vision (ECCV-2020)
  •      Area Chair, International Conference on Computer Vision (ICCV-2019)
  •      Senior PC, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18)
  •      PC / reviewer, IEEE TPAMI, IEEE TIP, IEEE TMI, CVPR, ECCV, MICCAI, AAAI, BMVC, PRCV, etc.
代表性论文

代表性论文如下(Link to full list):

  •  Model-driven (deep) learning
  1. Jian Sun, Marshall Tappen. Learning Non-Local Range Markov Random Field for Image Restoration (Supplementary material,demo codes).  IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Colorado, USA, 2011. 
  2. Jian Sun, Jian Sun, Zongben Xu. Color Image Denoising via Discriminatively Learned Iterative ShrinkageIEEE Transactions on Image Processing, 24(11): 4148-4159, 2015.
  3. Jian Sun, Marshall Tappen. Separable Markov Random Field and Its Application in Low Level VisionIEEE Transactions on Image Processing, Vol. 22, No. 1, Pages:402-408, 2013
  4. Yan Yang, Jian Sun*, Huibin Li, Zongben Xu.  Deep ADMM-Net for Compressive Sensing MRIAdvances in Neural Information Processing Systems, 2016
  5. Yan Yang, Jian Sun*, Huibin Li, Zongben Xu. ADMM-CSNet: A Deep Learning Approach for Image Compressive SensingIEEE Trans. on Pattern Recognition and Machine Intelligence, 2019 

  6. Zongben Xu*, Jian Sun*. Model-driven Deep Learning Approach, National Science Review, 2018.

  • Image restoration and recognition
  1. Jian Sun, Wenfei Cao, Zongben Xu, Jean Ponce. Learning a Convolutional Neural Network for Non-uniform Motion Blur Removal (Source codes IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Columbus, USA, 2015.
  2. Jian Sun and Jean Ponce. Learning Dictionary of Discriminative Part Detectors for Image Categorization and CosegmentationInternational Journal of Computer Vision, DOI:10.1007/s11263-016-0899-0, 2016.
  3. Jian Sun, Jian Sun, Zongben Xu,Heung-Yeung Shum. Gradient Profile Prior and Its Applications in Image Super-Resolution and EnhancementIEEE Transactions on Image Processing, Vol.20, No.6, Pages:1529-1542,  2011. 
  4. Zongben Xu, Jian Sun*. Image Inpainting by Patch Propagation Using Patch SparsityIEEE Transactions on Image Processing, Vol. 19, No. 5, Pages:1153-1165, 2010. 
  5. Jian Sun,Jian Sun, Zongben Xu,Heung-Yeung Shum. Image Super-resolution using Gradient Profile PriorIEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Alaska, USA, 2008.
  • Medical Image Analysis
  1. Heran Yang, Jian Sun*, Huibin Li, Lisheng Wang, Zongben Xu.  Deep Fusion Net for Multi-Atlas Segmentation: Application to Cardiac MR Images (Oral presentation), International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), Accepted, 2016
  2. Heran Yang, Jian Sun*, Huibin Li, Lisheng Wang, Zongben Xu. Neural Multi-Atlas Label Fusion: Application to Cardiac MR Images, Medical Image Analysis, accepted, 2018.
  3.  Nan Meng, Yan Yang (co-first aurthor), Zongben Xu, Jian Sun*. A Prior Learning Network for Joint Image and Sensitivity Estimation in Parallel MR Imaging, MICCAI, 2019.